¿Qué es la intención de búsqueda en el SEO?

La intención de búsqueda en el SEO es lo que el usuario verdaderamente quiere encontrar en Google. Pues vaya obviedad… me dirás. Sí, si no fuera porque esa intención muchas veces no se refleja en absoluto en lo que el usuario teclea en Google.

Desde que Google empezó a funcionar en 1997, su objetivo no ha cambiado: ofrecer al usuario la mejor respuesta a su consulta. Lo que sí ha cambiado desde entonces es la manera de cómo Google trata de conseguir este objetivo.

Ha sido un cambio radical cuyas múltiples actualizaciones se resumen básicamente en dejar atrás un algoritmo mecánico, aunque sofisticado, y usar cada vez más la inteligencia artificial para entender mejor las búsquedas y cómo responden a ellas los contenidos.

Las consecuencias de este cambio son mucho más profundas y significativas para ti, como autor de contenidos que tratas de posicionar en Google, de lo que pudiera parecer a primera vista.

Por eso mismo, en la actualidad si pretendes posicionar tu web, tienes que entender cómo “piensa” Google ahora y en esto el concepto de intención de búsqueda y cómo lo trata Google es la clave.

En los primeros años de Google, la manera de decidir la posición de una página de resultados para una determinada búsqueda era un algoritmo matemático, eso sí muy novedoso y sofisticado, pero un simple algoritmo.

Básicamente, se articulaba en torno a estas tres cosas:

Las palabras clave (las que teclea el usuario en el buscador) que aparecían en la estructura de títulos, subtítulos y el texto de la página.

El número y autoridad de los enlaces entrantes a la página.

Los “anchor text” los textos de esos enlaces.

El concepto de tener en cuenta los enlaces fue muy novedoso y efectivo y, debido a ello, enseguida Google dejó atrás a los principales competidores como Yahoo y Altavista con unos resultados claramente mejores (más relevantes que ellos) que ellos.

Por tanto, en aquel momento, para posicionar una web, todo giraba en torno a hacer un buen trabajo de análisis de palabras clave (es decir, qué búsquedas realizan los usuarios, qué volumen y competencia tienen, etc.), orientar el texto de la página a estas palabras y conseguir enlaces.

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La felicidad duró poco porque al poco tiempo empezaron a aparecer sitios fraudulentos que intentaban engañar a Google como granjas de servidores de enlaces falsos o técnicas “brutas” como el keyword stuffing (usar la palabra(s) clave(s) de manera desproporcionada en una página).

Siguieron unos años de lucha de Google contra estas técnicas fraudulentas (conocidas como “Black Hat SEO”) con las famosas actualizaciones de Panda, Penguin y cia. que permitían a Google detectar técnicas fraudulentas y penalizar las webs que las usaban.

Puedes ver este historial de actualizaciones en detalle, hasta el día de hoy, en esta interesantísima página de Moz que recopila todos las actualizaciones de Google de las que se tiene conocimiento hasta la fecha.

Cómo giró la visión de Google cómo responder a las búsquedas

Estaba claro que, tanto para dar un paso significativo en la calidad de sus resultados como para romper ese juego del gato y el ratón con el Black Hat, Google tenía que dar un paso más allá de un simple algoritmo matemático, por muy sofisticado que pudiera ser.

Y lo ideal era pasar de ser un algoritmo matemático sofisticado, pero, en definitiva, tonto (que no entiende lo que hace) a un sistema inteligente que entiende lo que está haciendo a un nivel que se aproxime lo más posible al humano. Así los resultados serían de mejor calidad y el sistema sería mucho más difícil de engañar.

Así es cómo entró la inteligencia artificial en el algoritmo. Personalmente, aquí destacaría, sobre todo, dos aspectos:

La introducción del Knowledge Graph en el 2012 que añade comprensión semántica (es decir, el significado) del contenido y el contexto relevante.

El análisis del comportamiento del usuario en las búsquedas y en las páginas de destino, lo cual le da a Google indicios muy importantes sobre cómo de bien o mal responder la página en cuestión la búsqueda.

Estas son las dos claves que redefinieron cómo tienes que pensar a día de hoy si quieres tener éxito en tu labor de SEO.

¿Ha muerto el análisis de palabras clave?

El gran cambio que esto plantea es que:

Antes, el trabajo con las palabras clave (las tecleadas en el buscador) era básicamente literal, con matices como que Google entendía ciertos sinónimos, etc.

Hoy, es semántico. Lo que importa en primer lugar es el sentido que hay detrás de las palabras tecleadas en el buscador, no las palabras en sí.

¿Quiere decir esto que el análisis de palabras clave ha muerto?

No, en absoluto. Pero sí introduce nuevos matices de mucho peso y, por tanto, hay que enfocarlo de otra manera.

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Palabras clave (búsquedas concretas) que encajan con la intención de búsquedas “cómo cuidar un bonsái Carmona”.

La información asociada a las palabras clave (volumen mensual, etc.) sigue teniendo el mismo valor e importancia que antes, pero… para posicionar un contenido, ahora lo primero es tener clara la intención de búsqueda.

A partir de ahí, saldrá todo un conjunto de palabras clave que pueden llegar a ser muy diferentes entre sí y que antes serían tratadas como búsquedas diferentes y podrían ser respondidas con contenidos diferentes que usen estas palabras.

Por ejemplo: “hacer dieta rápido” y “perder peso en poco tiempo”.

Ahora, Google entiende mucho mejor que ambas búsquedas reflejan lo mismo (tienen la misma intención de búsqueda).

Si antes la estrategia óptima habrían sido dos contenidos, optimizado cada uno para sendas palabras clave, hoy en día probablemente esa estrategia sería perjudicial porque al responder a la misma intención generarían un problema de canibalización.